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大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于torch人工智能的问题,于是小编就整理了2个相关介绍torch人工智能的解答,让我们一起看看吧。
算法、算力和数据,是人工智能快速发展的三个要素。首先在算法上的突破,才让人工智能的商业化发展看到了希望。其次,计算能力的提升,使得复杂的算法得以实现,快速得出训练成果,降低成本。最后,大数据时代为人工智能的训练学习提供了大量的资料。离开其中任何一样,人工智能都无法实现大规模商业化应用。
1. 算法
算法是人工智能发展的基础,现在主要应用的深度学习算法。算法框架中诸如Caffe、TensorFlow、Torch等大多数已经实现了开源,成为大多数工程师的选择,对行业的加速发展和人才的培养起到了非常大的作用。
全球的开源平台的成熟,也使得中国企业能够快速地复制其他地区开发的先进算法。就应用层面而言,中国的算法发展程度与其他国家并无太大差距。事实上,中国在语言识别的人工智能算法上取得了突破性进展,在世界上领先。
2. 算力
计算能力是人工智能的基础设施之一,因此具有较高的战略意义。GPU(图形处理器)强大的并行计算能力显著提升了计算机的性能,而且降低了成本。英伟达最新的GTX1080游戏显卡拥有9TFLOPS的浮点性能,但是价格只要700美元。每GFLOPS的算力成本只有8美分。而1961年的IBM1620要提供1 GFLOPS的算力,费用大概是9万亿美分。
在算力部门,英伟达、英特尔和AMD这全球最大的三家芯片供应商,负责提供GPU和CPU。硅谷也在针对性发展FPGU(现场可编程门阵列)和ASIC(专用集成电路),应用于人工智能计算。云计算和超级计算机也在为人工智能的发展提供服务。
3. 数据
人工智能的三要素:数据、算力和算法。这三要素缺一不可,都是人工智能取得成就的必备条件。
人工智能英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能工程师是一种新兴职业,是应用人工智能算法和技术的专业人员。人工智能工程师的学习内容非常丰富,涉及到各种领域的知识和技能。以下是人工智能工程师需要学习的内容。
1. 数学和统计学
人工智能工程师需要具备扎实的数学和统计学基础,包括线性代数、微积分、概率论和统计学等。这些数学知识是人工智能算法和技术的基础,是解决问题和优化算法的重要工具。
2. 数据结构和算法
数据结构和算法是人工智能工程师必须要学会的基本技能。这包括熟悉常用的数据结构和算法,如树、图、排序、搜索、动态规划等。人工智能算法的开发通常需要使用这些基本的数据结构和算法。
到此,以上就是小编对于torch人工智能的问题就介绍到这了,希望介绍关于torch人工智能的2点解答对大家有用。